類似性に基づく視線データの分析

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS17019

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2017/03/24

タイトル(英語): Analyzing of Gaze Data based on Similarity

著者名: 高畑 悠(神奈川工科大学),前川 凌佑(神奈川工科大学),後藤 翔太(神奈川工科大学),松本 一教(神奈川工科大学)

著者名(英語): Yu Takahata(Kanagawa Institute of Technology),Ryosuke Maekawa(Kanagawa Institute of Technology),Shota Goto(Kanagawa Institute of Technology),Kazunori Matsumoto(Kanagawa Institute of Technology)

キーワード: 視線データ|クラスタリング|類似性|データマイニング|ヒートマップ|圧縮|Gaze Data|Clustering|Similarity|Data Mining|Heat Map|Compression

要約(日本語): 本研究では，ヒートマップにより表現された視線データ間の類似性に基づいて，クラスタリングなどの自動的な分析を行う手法を開発する．類似性の判定にデータの圧縮率を用いる点が特徴的である．この手法によって，類似性を持つ視線パターンを自動的に発見できるため，文書読解時の集中度を推定するなどの応用が考えられる．本論文では，第一報として方式の概要と基礎的な実験結果について報告する．

要約(英語): In this research, we use gaze data expressed by a heat map. We develop a method to perform automatic analysis using these similarities. We use the compression ratio of data for determining similarity. By using this similarity, we can automatically identify similarity among gaze patterns. This method is applicable to a system that estimates the degree of concentration when reading documents. In this paper, we explain an outline of the method and basic experiment results.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,460 Kバイト